Tutorials: InvalidArgumentError (ट्रेसबैक के लिए ऊपर देखें): tensor_name = रैखिक//वजन

को निर्मित 22 जुल॰ 2017 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: random-forests/tutorials

प्रिंट ("अनुमानित% d, लेबल:% d"% (classifier.predict(test_data[0]), test_labels[0]))

नीचे त्रुटि हुई।
InvalidArgumentError (ट्रेसबैक के लिए ऊपर देखें): tensor_name = रेखीय//वजन; size_and_slice कल्पना में आकार [1,10] चेकपॉइंट में संग्रहीत आकार से मेल नहीं खाता: [784,10]
[[नोड: सेव/रिस्टोर वी211 = रिस्टोरवी2[डीटाइप्स=[डीटी_फ्लोट], _डिवाइस ="/ जॉब: लोकलहोस्ट/प्रतिकृति : 0/ कार्य: 0/सीपीयू : 0"] (_arg_save/Const_0_0, सेव/रिस्टोर वी21/टेन्सर_नाम, सेव/ पुनर्स्थापनाV2_1/shape_and_slices)]]

हालांकि classifier.evaluate(test_data[0:1,:], test_labels[0:1]) काम कर रहा है..
{'सटीकता': 1.0, 'global_step': 1000, 'नुकसान': 0.010729363}

स्रोत

tbdwworks

सबसे उपयोगी टिप्पणी

मुझे यह इस तरह काम करने के लिए मिला:

prediction = classifier.predict(np.array([test_data[0]], dtype=float), as_iterable=False)
print("Predicted %d, Label: %d" % (prediction, test_labels[0]))

drczuckerman 30 अग॰ 2017

👍13

सभी 3 टिप्पणियाँ

मेरा भी यही विचार है।

sepulchered 29 अग॰ 2017

मुझे यह इस तरह काम करने के लिए मिला:

prediction = classifier.predict(np.array([test_data[0]], dtype=float), as_iterable=False)
print("Predicted %d, Label: %d" % (prediction, test_labels[0]))

drczuckerman 30 अग॰ 2017

👍13

@drczuckerman ..works..धन्यवाद।